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# Summary
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* [前言](README.md)
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* [第一章 绪论](Chapter1/README.md)
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* [1.1 大数据与数据挖掘](Chapter1/大数据与数据挖掘.md)
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* [1.2 无处不在的数据挖掘](Chapter1/无处不在的数据挖掘.md)
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* [第二章 认识数据](Chapter2/README.md)
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* [2.1 数据与属性](Chapter2/数据与属性.md)
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* [2.2 数据的基本统计指标](Chapter2/数据的基本统计指标.md)
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* [2.3 数据可视化](Chapter2/数据可视化.md)
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* [第三章 数据预处理](Chapter3/README.md)
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* [3.1 为什么要数据预处理](Chapter3/为什么要数据预处理.md)
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* [3.2 数据预处理常用技巧---标准化](Chapter3/标准化.md)
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* [3.3 数据预处理常用技巧---归一化](Chapter3/归一化.md)
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* [3.4 数据预处理常用技巧---离散值编码](Chapter3/离散值编码.md)
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* [3.5 数据预处理常用技巧---生成多项式特征](Chapter3/生成多项式特征.md)
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* [3.6 数据预处理常用技巧---估算缺失值](Chapter3/估算缺失值.md)
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* [第四章 使用k近邻算法检测红酒品质](Chapter4/README.md)
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* [4.1 问题的本质](Chapter4/问题的本质.md)
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* [4.2 k近邻算法原理](Chapter4/k-近邻算法原理.md)
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* [4.3 动手实现k近邻算法](Chapter4/动手实现k-近邻.md)
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* [4.4 检测红酒品质](Chapter4/品鉴红酒.md)
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* [第五章 线性回归](Chapter5/README.md)
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* [5.1 线性回归算法思想](Chapter5/线性回归算法思想.md)
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* [5.2 线性回归算法原理](Chapter5/线性回归算法原理.md)
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* [5.3 线性回归算法流程](Chapter5/线性回归算法流程.md)
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* [5.4 动手实现线性回归](Chapter5/动手实现线性回归.md)
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* [5.5 实战案例](Chapter5/实战案例.md)
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* [第六章 决策树](Chapter6/README.md)
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* [6.1 决策树算法思想](Chapter6/决策树算法思想.md)
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* [6.2 决策树算法原理](Chapter6/决策树算法原理.md)
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* [6.3 决策树算法流程](Chapter6/决策树算法流程.md)
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* [6.4 动手实现决策树](Chapter6/动手实现决策树.md)
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* [6.5 实战案例](Chapter6/实战案例.md)
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* [第七章 k-均值](Chapter7/README.md)
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* [7.1 k-均值算法思想](Chapter7/k-均值算法思想.md)
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* [7.2 k-均值算法原理](Chapter7/k-均值算法原理.md)
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* [7.3 k-均值算法流程](Chapter7/k-均值算法流程.md)
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* [7.4 动手实现k-均值](Chapter7/动手实现k-均值.md)
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* [7.5 实战案例](Chapter7/实战案例.md)
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* [第八章 Apriori](Chapter8/README.md)
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* [8.1 关联规则与Apriori](Chapter8/关联规则与Apriori算法.md)
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* [8.2 Apriori算法原理](Chapter8/Apriori算法原理.md)
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* [8.3 动手实现Apriori](Chapter8/动手实现Apriori.md)
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* [8.4 实战案例](Chapter8/实战案例.md)
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* [第九章 PageRank](Chapter9/README.md)
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* [9.1 什么是PageRank](Chapter9/什么是PageRank.md)
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* [9.2 PageRank算法原理](Chapter9/PageRank算法原理.md)
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* [9.3 动手实现PageRank](Chapter9/动手实现PageRank.md)
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* [第十章 推荐系统](Chapter10/README.md)
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* [10.1 推荐系统概述](Chapter10/推荐系统概述.md)
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* [10.2 基于矩阵分解的协同过滤算法思想](Chapter10/基于矩阵分解的协同过滤算法思想.md)
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* [10.3 基于矩阵分解的协同过滤算法原理](Chapter10/基于矩阵分解的协同过滤算法原理.md)
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* [10.4 动手实现基于矩阵分解的协同过滤](Chapter10/动手实现基于矩阵分解的协同过滤.md)
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* [10.5 实战案例](Chapter10/实战案例.md)
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